Kooperation : 3D-Druck: Neuronales Netzwerk soll Unregelmäßigkeiten im Pulverbett erkennen
„Ein gleichmäßig verteiltes Pulverbett ist wesentlich für einen stabilen und zuverlässigen additiven Fertigungsprozess“, erklärt Heiko Degen, Business Development Manager Additive Manufacturing Process & Control bei ZEISS. Um Rillen oder Erhebungen im Pulver sicher zu detektieren, wird ein von ZEISS patentiertes Verfahren zur Erfassung von Höheninformationen des Pulverbetts verwendet. Die auf diesem Wege gewonnenen Informationen werden mit einem trainierten neuronalen Netzwerk analysiert. Das Ergebnis ist die automatisierte Erkennung und Klassifizierung von Unregelmäßigkeiten im Pulverbett.
Die Kooperation sieht vor das ZEISS AM in-process Monitoring in die DMLS®-Systeme (Direktes Metall-Laser-Sintern) von EOS zu integrieren. Kunden sollen dadurch die Möglichkeit erhalten, während des Produktionsprozesses und nachgelagert, die Qualität des Pulverbetts zu überwachen und bei Bedarf manuell oder nach vordefinierten Regeln automatisch einzugreifen.
Prozessoptimierung in der additiven Fertigung
„Wir sind überzeugt, dass ZEISS mit dieser Lösung einen Beitrag zur weiteren Industrialisierung der additiven Fertigung leisten kann und, dass wir mit EOS einen starken Partner für einen erfolgreichen Markteintritt gefunden haben.“, so Degen.
„Die automatisierte Analyse der Pulverbettqualität und die schnelle Reaktion auf detektierte Defekte eröffnet ein großes Kosteneinsparungspotential. Wir arbeiten daher an einer Schnittstelle für unsere EOS M 290, die die Kommunikation zwischen einer Lösung von ZEISS und unserem 3D-Druckystem ermöglicht. Zukünftig können dann beispielsweise Informationen von der ZEISS Lösung dazu genutzt werden, detektierte Pulverbettdefekte durch einen erneuten Beschichtungsvorgang zu korrigieren,“ ergänzt Dominik Hawelka, Product Line Manager bei EOS.